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Enregistrement W3174451780 · doi:10.21037/tlcr-21-423

Consistency of recommendations for the diagnosis and treatment of non-small cell lung cancer: a systematic review

2021· review· en· W3174451780 sur OpenAlexaff
Zhe Zhang, Sen Yang, Yanfang Ma, Hanqiong Zhou, Xuan Wu, Jing Han, Jiabao Hou, Lidan Hao, Jonathan Spicer, Young Wha Koh, Mariano Provencio, Noemı́ Reguart, Tetsuya Mitsudomi, Qiming Wang

Notice bibliographique

RevueTranslational Lung Cancer Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesInternational Association for the Study of Lung CancerChugai PharmaceuticalDaiichi-SankyoAmgenPfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineLung cancerMEDLINEStage (stratigraphy)Consistency (knowledge bases)Systematic reviewOncologyMedical physicsInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To systematically assess the consistency of recommendations regarding diagnosis and treatment of non-small cell lung cancer (NSCLC) in clinical practice guidelines (CPGs). METHODS: We systematically searched relevant literature databases and websites to identify CPGs related to NSCLC. We extracted the general characteristics of the included guidelines and their recommendations and descriptively compared and analyzed the consistency of recommendations across the guidelines. RESULTS: A total of 28 NSCLC guidelines were retrieved. The recommendations covered mainly diagnosis and treatment. The recommendations in the guidelines differed substantially in various topics, such as the application of positron emission tomography (PET) and the classification of stage III. Fourteen guidelines divided stage III into two types: operable and inoperable; and the remaining 14 guidelines into three sub-stages IIIA, IIIB and IIIC. Recommendations regarding the treatment in stage III were relatively inconsistent. In driver gene (EGFR, ALK, ROS1) positive patients, targeted therapy was the most common recommendation for first-line treatment, but recommendations regarding second-line treatment varied according to the site of the mutation. In driver gene negative patients, immunotherapy was the most frequently recommended option as both first- and second-line treatment, followed by chemotherapy. DISCUSSION: A number of countries are devoting themselves to develop NSCLC guidelines and the process of updating guidelines is accelerating, yet recommendations between guidelines are not consistent. We adopted a systematic review method to systematically search and analyze the NSCLC guidelines worldwide. We objectively reviewed the differences in recommendations for NSCLC diagnosis and treatment between the guidelines. Inconsistency of recommendations across guidelines can result from multiple potential reasons. Such as, the guidelines developed time, different countries and regions and many more. Poor consistency across CPGs can confuse the guideline users, and we therefore advocate paying more attention to examining the controversies and updating guidelines timely to improve the consistency among CPGs. Our study had also several limitations, we limited the search to CPGs published in Chinese or English, the interpretation of recommendations is inherently subjective, we did not evaluate the details of the clinical content of the CPG recommendations. Our research presents the current status of NSCLC guidelines worldwide and give the opportunity to pay more attention to the existing gaps. Further investigations should determine the reasons for inconsistency, the implications for recommendation development, and the role of synthesis across recommendations for optimal guidance of clinical care treatment. With the continuous revision and update of the guidelines, we are confident that future guidelines will be formulated with higher quality to form clear, definite and consistent recommendations for NSCLC diagnosis and treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,430
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,430
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0280,023
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,543
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,085 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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